Python'da Sektör Rotasyon Haritası: Shuffle Test Gerçeği Ortaya Çıkardı

Sanjay Mehta'nın çalışması, sektör rotasyon haritasının gerçekten işe yarayıp yaramadığını Python ile test etme hikayesi. Hint borsası (NSE) sektörlerini Nifty 500 endeksine karşı konumlandıran bir araç geliştirmiş, sonra kendisine zor bir soru sormuş: acaba bu harita gerçekten bize yardımcı oluyor mu?

Haritanın mantığı basit. Her hafta her sektör için göreceli güç (relative strength) hesaplarsan, sektörün Nifty 500'e oranını, ve bu oranın momentum'unu ölçersen, dört köşeye yerleştirebilirsin: Öncü (Leading), Zayıflayan (Weakening), Geri Kalan (Lagging), İyileşen (Improving). Teoriye göre sektörler bu köşeler arasında saat yönünde dönerler. Ama teori gerçekle uyuşur mu?

Sanjay 10 yıllık haftalık veriyle (Temmuz 2016, Ekim 2024) Python'da tüm sistemi yeniden kurmuş. Hesaplama basit: göreceli güç oranını (rs), hızlı ve yavaş ağırlıklı hareketli ortalamasıyla karşılaştırarak momentum (mom) buluyor. Sonra bu momentum'u grafiğe dökerek sektörleri dört bölgeye dağıtıyor.

Ama işte çıkış noktası: shuffle testi. Rastgele karıştırılmış verilerle aynı analizi çalıştırınca sonuçlar değişmedi. Yani harita, sektörlerin gerçekten rotasyon yaptığını değil, belki de tesadüfi bir düzeni gösteriyordu. Bu, birçok teknik analiz göstergesinin başına gelen klasik sorun, istatistiksel anlamlılık yoksa, sadece gürültüye bakmış olabilirsin.

Kodun kendisi Python'da temel veri işleme: pandas, NumPy ve matplotlib. Haftalık veriler üzerinde kayan ortalamalar, oranlar, momentum hesaplamaları. Basit ama etkili. Önemli olan ise test disiplini, bulduğun şeyi hemen uygulamadan önce shuffle, permutasyon veya benzer kontrol testleriyle sorgulamak.